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Versuchter Betrug? Meta täuscht und enttäuscht mit den neuen Llama 4 Modellen

Автор: Digitale Profis

Загружено: 2025-04-08

Просмотров: 10076

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Ankündigung und Infos von Meta: https://ai.meta.com/blog/llama-4-mult...
Chatbot-Arena Statement: https://x.com/lmarena_ai/status/19093...
Chatbot-Arena: https://lmarena.ai
Llama 4 auf Huggingface: https://huggingface.co/meta-llama/Lla...
Fiction.live Kontext-Benchmark: https://fiction.live/stories/Fiction-...

Meta hat am Samstag die ersten Modelle der neue Llama-Familie, jetzt in der Version 4 vorgestellt. Und zunächst einmal sah es so aus, als hätte der Facebook-Konzern richtig abgeliefert. Die ersten Benchmarks waren unglaublich beeindruckend für ein offenes Modell. In der Chatbot-Arena hat sich Llama 4 Maverick – das größere der zwei vorgstellten Modelle - direkt hinter Gemini 2.5 Pro eingereiht und auch in einigen anderen Benchmarks, zum Beispiel dem ziemlich respektierten von Artificial Analysis konnten gute Werte erreicht werden.

Aber die Begeisterung hielt nicht sehr lange an und seit Samstag gab es einige kontroverse Meldungen und Feedback von Usern, die zeigen, dass Meta möglicherweise sogar versucht hat, künstlich die Leistung in den Benchmarks zu steigern, während die Modelle in der eigentlichen Nutzung weit hinter den Erwartungen zurückbleiben.

In diesem Video bringen wir euch auf den neuesten Stand und beleuchten alle Kritikpunkte.

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Videoinhalt:
00:00 Meta stellt Llama 4 Familie vor - und enttäuscht komplett
00:49 Ankündigung der neuen Modelle am Samstag
01:47 10 Millionen Token Kontext - Ein unglaubliche Zahl
02:52 Der Kontext hält den ersten Tests nicht stand
04:09 Benchmarks für die allgemeine Modell-Leistung
05:24 Der Skandal des Jahres: Meta täuscht bei den unabhängigen Benchmarks
06:47 Warum ruiniert Meta ohne Grund den eigenen Ruf mit diesem Release? Der KI-Konzern ist in der Krise

Videovorschläge, Feedback und Kritik kannst Du uns jederzeit in den Kommentaren mitteilen!

Versuchter Betrug? Meta täuscht und enttäuscht mit den neuen Llama 4 Modellen

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